論文の概要: Multimodal Machine Learning in Image-Based and Clinical Biomedicine: Survey and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02332v2
• Date: Sat, 11 Nov 2023 21:25:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 19:38:08.289576
• Title: Multimodal Machine Learning in Image-Based and Clinical Biomedicine: Survey and Prospects
• Title（参考訳）: 画像ベースおよび臨床バイオメディシンにおけるマルチモーダル機械学習:調査と展望
• Authors: Elisa Warner, Joonsang Lee, William Hsu, Tanveer Syeda-Mahmood, Charles Kahn, Olivier Gevaert and Arvind Rao
• Abstract要約: 本稿では,臨床予測のためのマルチモーダルモデルの変換可能性について検討する。 進歩にもかかわらず、多くの生物医学領域におけるデータバイアスや「ビッグデータ」の不足といった課題が続いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1070612998322438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) applications in medical artificial intelligence (AI) systems have shifted from traditional and statistical methods to increasing application of deep learning models. This survey navigates the current landscape of multimodal ML, focusing on its profound impact on medical image analysis and clinical decision support systems. Emphasizing challenges and innovations in addressing multimodal representation, fusion, translation, alignment, and co-learning, the paper explores the transformative potential of multimodal models for clinical predictions. It also questions practical implementation of such models, bringing attention to the dynamics between decision support systems and healthcare providers. Despite advancements, challenges such as data biases and the scarcity of "big data" in many biomedical domains persist. We conclude with a discussion on effective innovation and collaborative efforts to further the miss
• Abstract（参考訳）: 医療人工知能(AI)システムにおける機械学習(ML)の応用は、伝統的な統計手法からディープラーニングモデルの適用の増加へと移行している。 本研究は,マルチモーダルmlの現状を概観し,医療画像解析と臨床意思決定支援システムへの深い影響に注目した。 マルチモーダル表現,融合,翻訳,アライメント,コラーニングの課題とイノベーションを強調し,臨床予測のためのマルチモーダルモデルの変換可能性について検討した。 また、このようなモデルの実用的な実装に疑問を呈し、意思決定支援システムと医療提供者のダイナミクスに注意を向けている。 進歩にもかかわらず、多くの生物医学領域におけるデータバイアスや「ビッグデータ」の不足といった課題が続いている。 我々は、失敗をさらに進めるために効果的なイノベーションと協力的努力に関する議論を締めくくった。

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